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针对入口匝道控制中局部需求大于高速公路主线容量情况下Alinea控制算法不能有效反馈的问题,结合模糊控制和神经网络的优点,通过神经网络来训练模糊控制规则,提出蚁群算法优化的模糊神经网络控制器,并对控制器应用于入口匝道控制进行了详细设计。仿真结果表明,基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制器学习次数远小于Alinea控制算法,且收敛速度快,运算效率高,控制品质好,能够更好地稳定主线交通流密度。 相似文献
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基于模糊逻辑的高速公路入口匝道控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高高速公路入口匝道的控制能力,以达到增进车流平稳性的目的,对传统闭环控制器ALINEA进行了扩展,并结合模糊逻辑理论,给出一种新的入口匝道控制器。该模糊控制器加入了流量变化的因素,以交通流量为控制目标,实际流量与设定期望值的偏差及流量变化量作为输入,根据所设定的模糊规则给出匝道控制率的调节量。最后通过实例对控制器进行了评价。仿真试验表明:该模糊控制器能够快速地将交通流调整到期望状态,可以适应主干道交通流以及匝道需求的大幅变化,有效抑制波动的产生;同传统的ALINEA策略相比,模糊匝道控制器具有更加稳定的控制效果。 相似文献
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高速公路交通流中等密度区的可变速度和入口匝道联合控制 总被引:2,自引:0,他引:2
本文在已建立的高速公路交通流宏观、动态、确定性模型的基础上,结合交通流中等密度区(15≤P≤Pcrit辆/公里/车道)流量大、车速高且存在潜在不稳定等特点,提出了高速公路交通流中等密度区的主线可变速度控制和入口匝道局部积分反馈联合控制策略,最后利用计算机仿真对控制效果了验证,结果表明,采用主线可变速度控制和入口匝道联合控制策略可以消除某些阻塞。 相似文献
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为了缓解快速路主线交通流拥挤现象,分析了快速路进口匝道与主线以及与地面衔接交叉口的影响关系,确定了进口匝道不同交通状态下的控制目标;构建了进口匝道与衔接交叉口的3段式协调优化控制模型,提出基于层次分析的分布式求解算法;以1条进口匝道及3个衔接交叉口的典型路网进行试验,采用仿真模拟软件对模型及其算法进行效用评价.仿真试验优化了7次,结果表明:前3次实现了进口匝道排队减少,接着3次优化能够实现通行能力最大,在低交通需求下,优化能使通道平均延误时间减小.研究成果为在供需平衡的基础上优化进口匝道和衔接交叉口的信号配时提供了理论基础. 相似文献
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针对现有城市快速路入口匝道控制方法中驶入匝道的车辆需停车后才能汇入主线的典型问题,提出了对城市快速路入口匝道进行速度控制的方法。以速度为控制参量,在传统的需求-容量控制的基础上,提出了匝道汇入速度控制方法,使匝道上的车辆能够不停车地汇入主线;根据快速路主线上下游的通行能力以及运行特征,得到匝道汇入率,再由交通流基本流密速关系,确定匝道上车辆的控制速度。以上海市典型匝道———内环内侧武宁路上匝道为例,借助Vissim仿真软件,建立微观仿真模型,对该入口匝道进行速度控制的仿真评价。结果表明,与定时控制和无控制相比,对入口匝道进行速度控制可以减少路网平均延误和匝道平均延误,提高主线下游平均车速;减少匝道车辆平均停车次数。该类方法特别适合于上坡汇入高架快速路的匝道控制。 相似文献
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高速公路入口匝道的ALINEA控制是一种典型和有效的感应控制。文中就ALINEA控制对高速公路匝道及其主线上交通流的影响进行分析和研究,采用TSIS交通仿真软件,在固定期望占有率、改变匝道调节率更新时间和调节率参数的情形下,获得交通流的实时数据。仿真结果表明,这两个参数的变化对匝道上车辆排队消散所需时间和车辆累积延误时间均有重要影响。 相似文献